Keras中的权重初始化方法
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简介：
本文介绍了在深度学习框架Keras中常用的几种权重初始化技术，探讨了它们的工作原理及其对模型训练效果的影响。
在神经网络训练过程中，良好的权重初始化可以加速训练过程。这里介绍一下kernel_initializer的权重初始化方法。不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，通常指定的方法是通过kernel_initializer 和 bias_initializer 参数进行设置。
例如：
```python
model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))
# 也可以这样设置；将使用默认参数。
model.add(Dense(64))
```
在上述示例中，第一行代码明确指定了权重初始化方法为随机正态分布（标准差设为0.01），而第二行则采用模型的默认配置。
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